Analisis de Indices Bioacústicos en Cuatro Locaciones

RESUMEN

Se propone el análisis estadistico de dos indices bioacústicos (ACI y ADI) realizados en cuatro locaciones correspondientes a dos regiones (Puna y Yungas) del noroeste argentino. Los resultados obtenidos fueron comparados según locación a partir de una districión uniforme y por franja horaria (dia/noche), teniendo en cuenta modelos de regresión lineal.

DATOS

Indices de Análisis

Se realizó un trabajo de analisis a partir de 2 indicadores de actividad bioacústica:

El Índice de Complejidad Acústica (ACI), produce una cuantificación directa y rápida del canto de las aves procesando las intensidades registradas en los archivos de audio. La fuerte correlación entre el ACI y la actividad de canto de la comunidad aviar está relacionada con la capacidad de este índice para resaltar con éxito variaciones rápidas de intensidad en cada intervalo de frecuencia, una característica que es típica del canto de los pájaros. En contraste, otros sonidos parecidos a planos, como el zumbido de insectos u otro ruido antropogénico, se caracterizan por niveles de intensidad aproximadamente constantes, que producen valores de ACI muy pequeños.

Fuente: Farina. A, et al. The Application of the Acoustic Complexity Indices (ACI) to Ecoacoustic Event Detection and Identification (EEDI) Modeling

---

El Indice de Diversidad Acústica (ADI) hace mención al Índice de diversidad, uniformidad y dominio de las bandas de frecuencia. Este Indice Aumenta con mayor uniformidad en las bandas de frecuencia. Una señal uniforme (ya sea ruidosa en todas las bandas de frecuencia o completamente silenciosa) dará un valor alto, mientras que un tono puro (es decir, toda la energía en una banda de frecuencia) estará más cerca de 0.

Fuentes: Rajan, et al. Rapid assessment of biodiversity using acoustic indices

Estructura de los datos

Los datos fueron obtenidos a partir de una serie de pruebas de campo realizadas por los autores mediante un sistema de desarrollo propio denominado Sentinel. El repositorio completo de los materiales obtenidos estan disponibles en GitHub.

Los datos relevados contemplan dos locaciones en la Reserva Natural La Poma (Acay y Cavernas) y dos locaciones en la Reserva Natural Acambuco (Mayuato y Quebrada de Astilleros).

Fig 1: Mapa de Puntos Registrados

Acay y Cavernas, pertenecen al Area Natural Protegida La Poma: una cordillera de 3511 metros sobre el nivel del mar, clima seco de matorrales secos y bajos (valles y matorrales de Puno) y vientos fuertes. Durante el período de registro, el rango de temperatura fue de -3° C a 6° C, la humedad 20-40% y vientos entre 25 y 35 km/h. La caida del sol fue a las 18:53.

Quebrada Astilleros y Mayuuatos, corresponden a la Reserva Natural Acambuco: conjunto de sierras y yungas con alta diversidad (Selvas Pedemontana y Selva Montana) y 715 msnm. Su clima es templado cálido, lluvioso moderado, con un invierno seco no riguroso. El rango de temperatura fue de 7° a 18° C, la humedad 50-85% y vientos entre 5 y 25 km/h. La caida del sol fue a las 18:41

Fig 2: Locaciones donde fueron realizadas las grabaciones.
Arriba: Acambuco: Sendero Mayuato (Izq), Quebrada de Astilleros (Der). Abajo: La Poma: Acay (Izq), Cavernas (Der)

Manipulación de Datos

El registro original comprende 10 horas en Quebrada de Astilleros (de 17:00 a 3:00), 10 horas en Sendero Mayuato (de 10:00 a 21:00), 16 horas en Acay (de 11:00 a 3:00), y 18 horas en Cavernas (de 16:00 a 10:00). Todas las grabaciones se realizaron en Mayo del 2021.

Asimismo, de cada muestra se midieron 9 indices:
- Indice de Diversidad Acústica (ACI)
- Indice Bioacústico (BI)
- Índice de Diferencia Normalizada de Paisaje Sonoro (DNSI)
- Indice de Igualdad Acústica (AEI)
- Indice de Diversidad Acústica (ADI)
- Entropía Espectral (HS)
- Entropía Temporal (HT)
- Centroide Espectral (SC)
- Decibeles Full Scale (dBFS)

El sistema Sentinel relevó un archivo de audio cada 60 segundos. Es decir, se obtuvieron 36 observaciones cada 60 segundos (9 indices x 4 locaciones).

Previamente se realizó un analisis de correlación de parametros para determinar el comportamiento de los mismos.
Para responder a la hipotesis planteada, se decidió tomar los indicadores ACI y ADI, ya que el primero se focaliza en la variación temporal de la intensidad (ACI) mientras que el segundo, en las varaciones de intensidad por bandas de frecuencia (ADI).

#Carga de planillas .csv

rm(list = ls())

Cavernas <- read_csv(file = here('datos','07-05-2021_Cavernas.csv')) %>% mutate(region = "Puna", lugar = "Cavernas", .before=1)
Mayuato <- read_csv(file = here('datos','23-05-2021_Sendero_Mayuato.csv')) %>% mutate(region = "Yunga", lugar = "Mayuato", .before=1)
Astilleros <- read_csv(file = here('datos','23-05-2021_Quebrada_de_Astilleros.csv')) %>% mutate(region = "Yunga", lugar = "Astilleros", .before=1)
Acay <- read_csv(file = here('datos','08-05-2021_Acay.csv')) %>% mutate(region = "Puna", lugar = "Acay", .before=1)

# Unificación de datos

Ind <- Cavernas %>% 
  bind_rows(Mayuato) %>% 
  bind_rows(Astilleros) %>% 
  bind_rows(Acay)

# Grafica de Correlación

Indices <- Ind %>% select(ACI, BI, DNSI, AEI, ADI, HS, HT, SC, dBFS)
Indices_cor <- cor(Indices)
corrplot.mixed(Indices_cor)

fig 3: Gráfica comparativa de correlación de los parámetros analizados.
Pueden observarse comportamientos directamente correlacionados entre HS-ADI, SC-DNSI, SC-HS.
Pueden observarse comportamientos inversamente correlacionados entre ADI-AEI, SC-dBFS, dBFS-HS, BI-HT.

Para llevar a cabo una comparacion mas controlada, se tomó el mismo período de tiempo de 4 horas en cada locación, mas precisamente de 17 a 21hs. Este lapso nos es particularmente de interes ya que contempla una fraccion con luz solar y otra ya de noche.

De los datos originales obtenidos en formato .csv fue preciso:
- Agregar una fila (header) con cada indice
- Filtrar, de todos los indices obtenidos, sólo los dos a evaluar.
- Realizar un filtrado de 4 horas por locación, entre 17 y 21hs.
- Modificar el formato de Fecha y Hora con la librería ‘lubridate’.

# Filtrar

Cavernas <- Cavernas %>%
  select(c('region','lugar','Dates', 'ACI', 'ADI'))

Mayuato <- Mayuato %>%
  select(c('region','lugar','Dates', 'ACI', 'ADI'))

Astilleros <- Astilleros %>%
  select(c('region','lugar','Dates', 'ACI', 'ADI'))

Acay <- Acay %>%
  select(c('region','lugar','Dates', 'ACI', 'ADI'))

# Modificar el formato de Fecha Hora

Cavernas %<>% filter(Dates>ymd_hms("2021:05:07 17:00:00")) %>% 
  filter(Dates<ymd_hms("2021:05:07 21:00:00"))
Mayuato %<>% filter(Dates>ymd_hms("2021:05:21 17:00:00")) %>% 
  filter(Dates<ymd_hms("2021:05:21 21:00:00"))
Astilleros %<>% filter(Dates>ymd_hms("2021:05:23 17:00:00")) %>% 
  filter(Dates<ymd_hms("2021:05:23 21:00:00"))
Acay %<>% filter(Dates>ymd_hms("2021:05:08 17:00:00")) %>% 
  filter(Dates<ymd_hms("2021:05:08 21:00:00"))

#Cambio el dia

Cavernas %<>% mutate(Dates= hm(format(Dates,"%H:%M"))) %>%
  mutate(Dates= ymd_hms(paste("2021:01:01 ",as.character(Dates@hour),":",as.character(Dates@minute), ":0")))
Mayuato %<>% mutate(Dates= hm(format(Dates,"%H:%M"))) %>%
  mutate(Dates= ymd_hms(paste("2021:01:01 ",as.character(Dates@hour),":",as.character(Dates@minute), ":0")))
Astilleros %<>% mutate(Dates= hm(format(Dates,"%H:%M"))) %>%
  mutate(Dates= ymd_hms(paste("2021:01:01 ",as.character(Dates@hour),":",as.character(Dates@minute), ":0")))
Acay %<>% mutate(Dates= hm(format(Dates,"%H:%M"))) %>%
  mutate(Dates= ymd_hms(paste("2021:01:01 ",as.character(Dates@hour),":",as.character(Dates@minute), ":0")))

Finalmente se realizó un solo tibble con los datos de las cuatro locaciones con sus índices, agregando una columna que contenga el nombre de cada locación.

Datos <- Cavernas %>% 
  bind_rows(Mayuato) %>% 
  bind_rows(Astilleros) %>% 
  bind_rows(Acay)

Outliers

Para determinar los outliers utilizamos el metodo MAD, a partir de la libreria Routliers. Exponemos una grafica Boxplot donde se exponen las muestras eliminadas.

summary(Datos)

##     region             lugar               Dates                       
##  Length:854         Length:854         Min.   :2021-01-01 17:00:00.00  
##  Class :character   Class :character   1st Qu.:2021-01-01 17:59:15.00  
##  Mode  :character   Mode  :character   Median :2021-01-01 18:59:00.00  
##                                        Mean   :2021-01-01 18:59:36.39  
##                                        3rd Qu.:2021-01-01 20:01:00.00  
##                                        Max.   :2021-01-01 20:59:00.00  
##       ACI             ADI        
##  Min.   :241.3   Min.   :0.0000  
##  1st Qu.:242.5   1st Qu.:0.8323  
##  Median :244.2   Median :2.0840  
##  Mean   :245.4   Mean   :1.5944  
##  3rd Qu.:245.4   3rd Qu.:2.2600  
##  Max.   :457.6   Max.   :2.2980

# Determinación de Outliers ACI

outliers_mad(Acay$ACI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Acay$ACI)
## 
## Median:
## [1] 242.088
## 
## MAD:
## [1] 0.4773972
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 240.6558 243.5202
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##              0             12             12

outliers_mad(Cavernas$ACI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Cavernas$ACI)
## 
## Median:
## [1] 242.656
## 
## MAD:
## [1] 0.3691674
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 241.5485 243.7635
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##              0             23             23

outliers_mad(Mayuato$ACI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Mayuato$ACI)
## 
## Median:
## [1] 245.253
## 
## MAD:
## [1] 0.4773972
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 243.8208 246.6852
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##              1             28             29

outliers_mad(Astilleros$ACI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Astilleros$ACI)
## 
## Median:
## [1] 244.7295
## 
## MAD:
## [1] 1.435898
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 240.4218 249.0372
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##              0             47             47

#Sumamos una columna con la determnación de outliers TRUE or FALSE

Acay<-Acay %>% mutate(outlier_ACI= ACI<240.6558 | ACI>243.5202)
Cavernas <- Cavernas %>% mutate(outlier_ACI= ACI<241.5485|ACI>243.7635)
Mayuato <- Mayuato %>% mutate(outlier_ACI= ACI<243.8208|ACI>246.6852)
Astilleros <- Astilleros %>% mutate(outlier_ACI= ACI<240.4218|ACI>249.0372)

# Armamos un solo Tibble con todos los lugares.

Datos <- Cavernas %>% 
  bind_rows(Mayuato) %>% 
  bind_rows(Astilleros) %>% 
  bind_rows(Acay)

Datos_ACI <- Datos %>%  filter(outlier_ACI==FALSE) %>%
  select(-c("ADI","outlier_ACI"))

# Graficamos las observaciones ACI con outliers.

ACI_boxplot <- ggplot() +
  stat_boxplot(geom = "errorbar", # Bigotes
              width = 0.2) +
  geom_boxplot(data=Datos%>%filter(ACI<300), aes(x=lugar, y=ACI, color=lugar),
               width = 0.5, outlier.alpha = 0, show.legend = FALSE) +
  geom_jitter(data=Datos%>%filter(outlier_ACI==TRUE, ACI<300),
              aes(x=lugar, y=ACI), color="black",
              position=position_jitter(0.1), 
              size=0.8, alpha=0.5, pch=19)+
  labs(title = 'Datos ACI con Outliers',
       y='ACI',
       x='Locaciones') +
  theme_minimal()

# Graficamos las observaciones ACI sin outliers. 

ACI_boxplot_sinO <- Datos_ACI%>% 
  ggplot(aes(x=lugar, y=ACI, color=lugar))+
  geom_boxplot(width = 0.5, outlier.alpha = 0.5, show.legend = FALSE)+
  labs(title = 'Datos ACI sin Outliers',
       y='ACI',
       x='Locaciones') +
  theme_minimal()
ACI_boxplot + ACI_boxplot_sinO

Fig 4: Observaciones del parametro ACI para todas las locaciones.
Puede observarse a la izquierda (puntos negros) los valores con outliers, y a la derecha los valores sin outliers.

# Determinación de Outliers ADI

outliers_mad(Acay$ADI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Acay$ADI)
## 
## Median:
## [1] 0.798
## 
## MAD:
## [1] 0.103782
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 0.486654 1.109346
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##             11              0             11

outliers_mad(Cavernas$ADI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Cavernas$ADI)
## 
## Median:
## [1] 2.246
## 
## MAD:
## [1] 0.0415128
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 2.121462 2.370538
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##             35              0             35

outliers_mad(Mayuato$ADI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Mayuato$ADI)
## 
## Median:
## [1] 2.264
## 
## MAD:
## [1] 0.0474432
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 2.12167 2.40633
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##             79              0             79

outliers_mad(Astilleros$ADI)

## Call:
## outliers_mad.default(x = Astilleros$ADI)
## 
## Median:
## [1] 2.205
## 
## MAD:
## [1] 0.096369
## 
## Limits of acceptable range of values:
## [1] 1.915893 2.494107
## 
## Number of detected outliers
##  extremely low extremely high          total 
##             72              0             72

#Sumamos una columna con la determnación de outliers TRUE or FALSE

Acay<-Acay %>% mutate(outlier_ADI= ADI<0.486654 | ADI>1.109346)
Cavernas <- Cavernas %>% mutate(outlier_ADI= ADI<2.121462|ADI>2.370538)
Mayuato <- Mayuato %>% mutate(outlier_ADI= ADI<2.12167|ADI>2.40633)
Astilleros <- Astilleros %>% mutate(outlier_ADI= ADI<1.915893|ADI>2.494107)

# Armamos un solo Tibble con todos los lugares.

Datos <- Cavernas %>% 
  bind_rows(Mayuato) %>% 
  bind_rows(Astilleros) %>% 
  bind_rows(Acay)

Datos_ADI <- Datos %>%
  filter(outlier_ADI==FALSE) %>%
  select(-c("ACI","outlier_ACI","outlier_ADI"))

# Graficamos las observaciones ADI con outliers.

ADI_boxplot <- ggplot() +
  geom_boxplot(data=Datos, 
               aes(x=lugar, y=ADI, color=lugar),
               width = 0.5, outlier.alpha = 0, show.legend = FALSE) +
  geom_jitter(data=Datos%>%filter(outlier_ADI==TRUE),
              aes(x=lugar, y=ADI), color="black",
              position=position_jitter(0.1), 
              size=0.8, alpha=0.9, pch=19)+
  labs(title = 'Datos ADI con Outliers',
       y='ACI',
       x='Locaciones') +
  theme_minimal()

# Graficamos las observaciones ADI sin outliers. 

ADI_boxplot_sinO <- Datos_ADI%>% 
  ggplot(aes(x=lugar, y=ADI, color=lugar))+
  geom_boxplot(width = 0.5, outlier.alpha = 0.5, show.legend = FALSE)+
  labs(title = 'Datos ADI sin Outliers',
       y='ACI',
       x='Locaciones') +
  theme_minimal()
ADI_boxplot + ADI_boxplot_sinO

Fig 5: Observaciones del parametro ADI para todas las locaciones.
Puede observarse a la izquierda (puntos negros) los valores con outliers, y a la derecha los valores sin outliers.

HIPÓTESIS

Se exponen dos hipotesis a partir del analisis de los datos:

H1: La actividad Biófona es mayor en las locaciones pertenecientes a la región de Yunga que en Puna.

H2: La Actividad Biófona es mayor durante el dia (17-19hs) en comparación con las horas de la noche (19-21hs)

ANÁLISIS DE DATOS

Análisis [H1]

Graficamos las densidades de cada índice con la media de cada lugar.

ggdensity(Datos_ACI, 
          x = "ACI",
          add = "mean", 
          rug = TRUE,
          color = "lugar", 
          fill = "lugar")

Fig 6: Gráfico de densidad de los datos ACI de las cuatro locaciones a evaluar.
Puede notarse que las medias de Mayuato y Cavernas reponden a una distribución normal, sin embargo, las medias de Astilleros y Acay distan de su distribución.

ggdensity(Datos, 
          x = "ADI",
          add = "mean", 
          rug = TRUE,
          color = "lugar", 
          fill = "lugar")

Fig 7: Gráfico de densidad de los datos ACI de las cuatro locaciones a evaluar.
Puede notarse en este caso que las medias muestrales y los desvios standard de todas las respuestas distan de su distribución. Asimismo, es notoria la diferencia en la distribución de los valores obtenidos en Acay en relación a las otras locaciones.

A partir de estos valores, determinamos una distribución normal para cada lugar, con su media y desviación estandar:

estadistica_ACI <- Datos_ACI %>% 
  group_by(lugar) %>%
  summarise(M = mean(ACI), S = sd(ACI), n = n(), .groups="keep")

estadistica_ADI <- Datos_ADI %>% 
  group_by(lugar) %>%
  summarise(M = mean(ADI), S = sd(ADI), n = n(), .groups="keep")

estadistica_ADI

## # A tibble: 4 × 4
## # Groups:   lugar [4]
##   lugar          M      S     n
##   <chr>      <dbl>  <dbl> <int>
## 1 Acay       0.797 0.0893   229
## 2 Astilleros 2.21  0.0738   168
## 3 Cavernas   2.25  0.0303   104
## 4 Mayuato    2.27  0.0436   156

estadistica_ACI

## # A tibble: 4 × 4
## # Groups:   lugar [4]
##   lugar          M     S     n
##   <chr>      <dbl> <dbl> <int>
## 1 Acay        242. 0.464   228
## 2 Astilleros  245. 1.27    193
## 3 Cavernas    243. 0.297   116
## 4 Mayuato     245. 0.462   206

Finalmente hacemos un t-test cruzando los datos de las 4 locaciones.

T test para Valores ACI entre Locaciones

t.test(x=Acay$ACI, y = Astilleros$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Acay$ACI and Astilleros$ACI
## t = -7.5424, df = 477.94, p-value = 2.343e-13
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -6.238312 -3.659696
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  242.7965  247.7455

t.test(x=Acay$ACI, y = Mayuato$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Acay$ACI and Mayuato$ACI
## t = -3.5587, df = 350.42, p-value = 0.0004241
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -5.631489 -1.622480
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  242.7965  246.4235

t.test(x=Acay$ACI, y = Cavernas$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Acay$ACI and Cavernas$ACI
## t = -1.7521, df = 376.94, p-value = 0.08057
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -2.1689418  0.1249339
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  242.7965  243.8185

t.test(x=Astilleros$ACI, y = Mayuato$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Astilleros$ACI and Mayuato$ACI
## t = 1.3002, df = 348.14, p-value = 0.1944
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.6778387  3.3218780
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  247.7455  246.4235

t.test(x=Astilleros$ACI, y = Cavernas$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Astilleros$ACI and Cavernas$ACI
## t = 6.7809, df = 377, p-value = 4.627e-11
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  2.788278 5.065722
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  247.7455  243.8185

t.test(x=Cavernas$ACI, y = Mayuato$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Cavernas$ACI and Mayuato$ACI
## t = -2.6817, df = 297.81, p-value = 0.007734
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -4.5166401 -0.6933209
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  243.8185  246.4235

T test para Valores ACI entre Regiones

#Agregamos una columna que divida por franca horaria

Datos <- Datos %>% mutate(franja_horaria = case_when(
  Dates < ymd_hms('2021-01-01 19:00:00') ~ 'Dia',
  Dates >= ymd_hms('2021-01-01 19:00:00') ~ 'Noche'))

yunga_ACI <- Datos %>% filter(outlier_ACI==FALSE, region=="Yunga")
puna_ACI <- Datos %>% filter(outlier_ACI==FALSE, region=="Puna")
t.test(x=yunga_ACI$ACI, y=puna_ACI$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  yunga_ACI$ACI and puna_ACI$ACI
## t = 50.613, df = 593.97, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  2.616478 2.827734
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  245.0438  242.3217

yunga_ADI <- Datos%>%filter(outlier_ADI==FALSE, region=="Yunga")
puna_ADI <- Datos%>%filter(outlier_ADI==FALSE, region=="Puna")

Datos_region_ACI <- yunga_ACI %>%
  bind_rows(puna_ACI)
Datos_region_ADI <- yunga_ADI %>%
  bind_rows(puna_ADI)

t.test(x=yunga_ACI$ACI, y = puna_ACI$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  yunga_ACI$ACI and puna_ACI$ACI
## t = 50.613, df = 593.97, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  2.616478 2.827734
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  245.0438  242.3217

t.test(x=yunga_ADI$ADI, y=puna_ADI$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  yunga_ADI$ADI and puna_ADI$ADI
## t = 26.448, df = 338.62, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.9157252 1.0628765
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  2.240022  1.250721

T test para Valores ADI entre Locaciones

t.test(x=Acay$ADI, y = Astilleros$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Acay$ADI and Astilleros$ADI
## t = -22.537, df = 263.71, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.1313936 -0.9495814
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
## 0.7681167 1.8086042

t.test(x=Acay$ADI, y = Mayuato$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Acay$ADI and Mayuato$ADI
## t = -35.638, df = 278.87, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.298338 -1.162416
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
## 0.7681167 1.9984936

t.test(x=Acay$ADI, y = Cavernas$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Acay$ADI and Cavernas$ADI
## t = -23.914, df = 150.11, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.298994 -1.100715
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
## 0.7681167 1.9679712

t.test(x=Astilleros$ADI, y = Mayuato$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Astilleros$ADI and Mayuato$ADI
## t = -3.4032, df = 436.01, p-value = 0.0007276
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.29955511 -0.08022379
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  1.808604  1.998494

t.test(x=Astilleros$ADI, y = Cavernas$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Astilleros$ADI and Cavernas$ADI
## t = -2.392, df = 331.97, p-value = 0.01731
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.29042818 -0.02830593
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  1.808604  1.967971

t.test(x=Cavernas$ADI, y = Mayuato$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Cavernas$ADI and Mayuato$ADI
## t = -0.51597, df = 259.32, p-value = 0.6063
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.14700754  0.08596276
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  1.967971  1.998494

T test para Valores ADI entre Regiones

t.test(x=yunga_ADI$ADI, y = puna_ADI$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  yunga_ADI$ADI and puna_ADI$ADI
## t = 26.448, df = 338.62, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  0.9157252 1.0628765
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  2.240022  1.250721

Finalmente, exponemos la relación entre las diferentes regiones.

graph_region_ACI <- ggplot(Datos_region_ACI, aes(x = region, y = ACI, color = region, fill=region))+
  geom_boxplot(width = 0.3, outlier.alpha = 0.5, show.legend = FALSE)+
  scale_color_manual(breaks = c("Yunga", "Puna"),
                     values = c("#124411", "#442C11")) +
  scale_fill_manual(breaks = c("Yunga", "Puna"),
                     values = c("#2ECC71", "#9C640C")) +
  labs(y = "ACI", x = "Región", title="ACI Por Regiones") +
  annotate("text", x = 1.5, y = 250,  label = "p-value < 2.2e-16", size = 4) +
  annotate("segment", x = 1, xend = 2, y = 249.5, 
           yend = 249.5, colour = "black", size=.3, alpha=1,)+

  theme_minimal()


graph_region_ADI <- ggplot(Datos_region_ADI, aes(x = region, y = ADI, color = region, fill=region))+
  geom_boxplot(width = 0.3, outlier.alpha = 0.5, show.legend = FALSE)+
  scale_color_manual(breaks = c("Yunga", "Puna"),
                     values = c("#124411", "#442C11")) +
  scale_fill_manual(breaks = c("Yunga", "Puna"),
                    values = c("#2ECC71", "#9C640C")) +
  labs(y = "ADI", x = "Región", title="ADI Por Regiones") +
  annotate("text", x = 1.5, y = 2.5,  label = "p-value < 2.2e-16", size = 4) +
  annotate("segment", x = 1, xend = 2, y = 2.4, 
           yend = 2.4, colour = "black", size=.3, alpha=1,)+
  
  theme_minimal()

graph_region_ACI + graph_region_ADI

Fig 8: Relación del analisis de ACI (Izq) y ADI (Der) por región, En ACI pueden notarse distribuciones similares con valores mayores para la región de Yungas que Puna. En cuando a ADI, es posible inferir una distribución mucho mayor en la región de Puna que en Yungas, Si bien la media expone notorias diferencias, en la Región de Puna se visibilizan valores carcanos a los de Yungas. Esto ultimo se debe a las notorias diferencias entre Acay y Cavernas dentro de la primera región.

Análisis [H2]

Realizamos una revisión de los datos mediante un modelo de regresión lineal, tomando en cuenta la información del Día (primeras dos horas) vs Noche (segundas dos horas)

# Realizamos un tibble por cada lugar con horas distantes.

Acay_ACI_Tarde <- puna_ACI %>% filter(lugar=='Acay', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Acay_ACI_Noche <- puna_ACI %>% filter(lugar=='Acay', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Cavernas_ACI_Tarde <- puna_ACI %>% filter(lugar=='Cavernas', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Cavernas_ACI_Noche <- puna_ACI %>% filter(lugar=='Cavernas', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Mayuato_ACI_Tarde <- yunga_ACI %>% filter(lugar=='Mayuato', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Mayuato_ACI_Noche <- yunga_ACI %>% filter(lugar=='Mayuato', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Astilleros_ACI_Tarde <- yunga_ACI %>% filter(lugar=='Astilleros', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Astilleros_ACI_Noche <- yunga_ACI %>% filter(lugar=='Astilleros', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))

Acay_ADI_Tarde <- puna_ADI %>% filter(lugar=='Acay', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Acay_ADI_Noche <- puna_ADI %>% filter(lugar=='Acay', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Cavernas_ADI_Tarde <- puna_ADI %>% filter(lugar=='Cavernas', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Cavernas_ADI_Noche <- puna_ADI %>% filter(lugar=='Cavernas', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Mayuato_ADI_Tarde <- yunga_ADI %>% filter(lugar=='Mayuato', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Mayuato_ADI_Noche <- yunga_ADI %>% filter(lugar=='Mayuato', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Astilleros_ADI_Tarde <- yunga_ADI %>% filter(lugar=='Astilleros', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))
Astilleros_ADI_Noche <- yunga_ADI %>% filter(lugar=='Astilleros', Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00'))

# Calculamos el modelo para cada caso

Acay_ACI_Tarde <- lm(ACI ~ Dates, data = Acay_ACI_Tarde)
Acay_ACI_Noche <- lm(ACI ~ Dates, data = Acay_ACI_Noche)
Cavernas_ACI_Tarde <- lm(ACI ~ Dates, data = Cavernas_ACI_Tarde)
Cavernas_ACI_Noche <- lm(ACI ~ Dates, data = Cavernas_ACI_Noche)
Mayuato_ACI_Tarde <- lm(ACI ~ Dates, data = Mayuato_ACI_Tarde)
Mayuato_ACI_Noche <- lm(ACI ~ Dates, data = Mayuato_ACI_Noche)
Astilleros_ACI_Tarde <- lm(ACI ~ Dates, data = Astilleros_ACI_Tarde)
Astilleros_ACI_Noche <- lm(ACI ~ Dates, data = Astilleros_ACI_Noche)

Acay_ADI_Tarde <- lm(ADI ~ Dates, data = Acay_ADI_Tarde)
Acay_ADI_Noche <- lm(ADI ~ Dates, data = Acay_ADI_Noche)
Cavernas_ADI_Tarde <- lm(ADI ~ Dates, data = Cavernas_ADI_Tarde)
Cavernas_ADI_Noche <- lm(ADI ~ Dates, data = Cavernas_ADI_Noche)
Mayuato_ADI_Tarde <- lm(ADI ~ Dates, data = Mayuato_ADI_Tarde)
Mayuato_ADI_Noche <- lm(ADI ~ Dates, data = Mayuato_ADI_Noche)
Astilleros_ADI_Tarde <- lm(ADI ~ Dates, data = Astilleros_ADI_Tarde)
Astilleros_ADI_Noche <- lm(ADI ~ Dates, data = Astilleros_ADI_Noche)

# Realizamos las Graficsa comparativas

graph_ACI_Tarde_yunga <- ggplot(data=yunga_ACI %>% filter(Dates<ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                                aes(x=Dates, y=ACI, color=lugar)) +
  geom_point() +
  theme(legend.position = "bottom") +
  labs(title = 'ACI | Día (17-19hs)',
       y='ACI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom")

graph_ACI_Tarde_puna <- ggplot(data=puna_ACI %>% filter(Dates<ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                               aes(x=Dates, y=ACI, color=lugar)) +
  geom_point()+
  labs(title = 'ACI | Día (17-19hs)',
       y='ACI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom")

graph_ACI_Noche_yunga <- ggplot(data=yunga_ACI %>% filter(Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                                aes(x=Dates, y=ACI, color=lugar)) +
  geom_point(show.legend = FALSE) +
  labs(title = 'ACI | Noche (19-21hs)',
       y='ACI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, show.legend = FALSE) +
  theme_dark()

graph_ACI_Noche_puna <- ggplot(data=puna_ACI %>% filter(Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                               aes(x=Dates, y=ACI, color=lugar)) +
  geom_point(show.legend = FALSE) +
  labs(title = 'ACI | Noche (19-21hs)',
       y='ACI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, show.legend = FALSE)+
  theme_dark()

graph_ADI_Tarde_yunga <- ggplot(data=yunga_ADI %>% filter(Dates<ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                                aes(x=Dates, y=ADI, color=lugar)) +
  geom_point()+
  labs(title = 'ADI | Día (17-19hs)',
       y='ADI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom")

graph_ADI_Tarde_puna <- ggplot(data=puna_ADI %>% filter(Dates<ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                               aes(x=Dates, y=ADI, color=lugar)) +
  geom_point()+
  labs(title = 'ADI | Día (17-19hs)',
       y='ADI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE) +
  theme_minimal() +
  theme(legend.position = "bottom")

graph_ADI_Noche_yunga <- ggplot(data=yunga_ADI %>% filter(Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                                aes(x=Dates, y=ADI, color=lugar)) +
  geom_point(show.legend = FALSE)+
  labs(title = 'ADI | Noche (19-21hs)',
       y='ADI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, show.legend = FALSE) +
  theme_dark()

graph_ADI_Noche_puna <- ggplot(data=puna_ADI %>% filter(Dates>ymd_hms('2021-01-01 19:00:00')),
                               aes(x=Dates, y=ADI, color=lugar)) +
  geom_point(show.legend = FALSE) +
  labs(title = 'ADI | Noche (19-21hs)',
       y='ADI',
       x='Tiempo') +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, show.legend = FALSE) +
  theme_dark()

# Ploteamos los datos

graph_ACI_Tarde_yunga + graph_ACI_Noche_yunga + 
  plot_annotation(title = 'ACI Yungas')

Fig 9: Regresión lineal de los datos de ACI obtenidos para las dos locaciónes de Yungas a partir de franjas horarias: Tarde (Izq) y Noche (Der). Es posible notar un comportamiento creciente hacia la noche en Astilleros, distinto de los datos recogidos en Mayuato.

summary(Mayuato_ACI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Mayuato_ACI_Tarde)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.01207 -0.29618 -0.00527  0.24161  1.23264 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -2.369e+04  3.218e+04  -0.736    0.463
## Dates        1.487e-05  1.999e-05   0.744    0.459
## 
## Residual standard error: 0.4044 on 104 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.005291,   Adjusted R-squared:  -0.004274 
## F-statistic: 0.5532 on 1 and 104 DF,  p-value: 0.4587

summary(Astilleros_ACI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Astilleros_ACI_Tarde)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.9583 -0.5962 -0.1132  0.3269  3.2611 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -7.001e+05  9.949e+04  -7.037 8.88e-10 ***
## Dates        4.351e-04  6.181e-05   7.040 8.78e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.9661 on 73 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4044, Adjusted R-squared:  0.3962 
## F-statistic: 49.56 on 1 and 73 DF,  p-value: 8.785e-10

summary(Mayuato_ACI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Mayuato_ACI_Noche)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -1.01207 -0.29618 -0.00527  0.24161  1.23264 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -2.369e+04  3.218e+04  -0.736    0.463
## Dates        1.487e-05  1.999e-05   0.744    0.459
## 
## Residual standard error: 0.4044 on 104 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.005291,   Adjusted R-squared:  -0.004274 
## F-statistic: 0.5532 on 1 and 104 DF,  p-value: 0.4587

summary(Astilleros_ACI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Astilleros_ACI_Noche)
## 
## Residuals:
##     Min      1Q  Median      3Q     Max 
## -1.9583 -0.5962 -0.1132  0.3269  3.2611 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept) -7.001e+05  9.949e+04  -7.037 8.88e-10 ***
## Dates        4.351e-04  6.181e-05   7.040 8.78e-10 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.9661 on 73 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.4044, Adjusted R-squared:  0.3962 
## F-statistic: 49.56 on 1 and 73 DF,  p-value: 8.785e-10

graph_ACI_Tarde_puna + graph_ACI_Noche_puna +
  plot_annotation(title = 'ACI Puna')

Fig 10: Regresión lineal de los datos de ACI obtenidos para las dos locaciónes de Puna a partir de franjas horarias: Tarde (Izq) y Noche (Der). A diferencia del caso anterior, pueden notarse comportamienbtos similares en ambas locaciones: crecientes en la tarde y decreciantes en horas de la noche.

summary(Acay_ACI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Acay_ACI_Tarde)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.60067 -0.20107 -0.00969  0.17777  1.01202 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  1.305e+05  2.074e+04   6.291 5.78e-09 ***
## Dates       -8.091e-05  1.288e-05  -6.279 6.11e-09 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.2865 on 116 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2537, Adjusted R-squared:  0.2472 
## F-statistic: 39.43 on 1 and 116 DF,  p-value: 6.109e-09

summary(Cavernas_ACI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Cavernas_ACI_Tarde)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.56613 -0.20255  0.01404  0.18045  0.86004 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)  5.535e+04  2.574e+04    2.15   0.0353 *
## Dates       -3.424e-05  1.599e-05   -2.14   0.0361 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.27 on 64 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.0668, Adjusted R-squared:  0.05222 
## F-statistic: 4.582 on 1 and 64 DF,  p-value: 0.03613

summary(Acay_ACI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Acay_ACI_Noche)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.60067 -0.20107 -0.00969  0.17777  1.01202 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)    
## (Intercept)  1.305e+05  2.074e+04   6.291 5.78e-09 ***
## Dates       -8.091e-05  1.288e-05  -6.279 6.11e-09 ***
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.2865 on 116 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.2537, Adjusted R-squared:  0.2472 
## F-statistic: 39.43 on 1 and 116 DF,  p-value: 6.109e-09

summary(Cavernas_ACI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ACI ~ Dates, data = Cavernas_ACI_Noche)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.56613 -0.20255  0.01404  0.18045  0.86004 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept)  5.535e+04  2.574e+04    2.15   0.0353 *
## Dates       -3.424e-05  1.599e-05   -2.14   0.0361 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.27 on 64 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.0668, Adjusted R-squared:  0.05222 
## F-statistic: 4.582 on 1 and 64 DF,  p-value: 0.03613

graph_ADI_Tarde_yunga + graph_ADI_Noche_yunga +
  plot_annotation(title = 'ADI Yunga')

Fig 11: Regresión lineal de los datos de ADI obtenidos para las dos locaciónes de Yungas a partir de franjas horarias: Tarde (Izq) y Noche (Der). Estos datos arrojan un comportamiento inverso al observado en ACI ya que Astilleros presenta un comportamiento decreciente hacia la noche. Mayuato mantiene sus datos estables durante toda la medición.

summary(Mayuato_ADI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Mayuato_ADI_Tarde)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.123495  0.001537  0.006478  0.010070  0.013578 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  8.602e+02  1.816e+03   0.474    0.637
## Dates       -5.330e-07  1.128e-06  -0.472    0.638
## 
## Residual standard error: 0.02112 on 86 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.002588,   Adjusted R-squared:  -0.00901 
## F-statistic: 0.2231 on 1 and 86 DF,  p-value: 0.6379

summary(Astilleros_ADI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Astilleros_ADI_Tarde)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.25269 -0.01930  0.02823  0.05452  0.08260 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  1.265e+04  8.841e+03   1.431    0.157
## Dates       -7.861e-06  5.493e-06  -1.431    0.157
## 
## Residual standard error: 0.08442 on 68 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.02924,    Adjusted R-squared:  0.01496 
## F-statistic: 2.048 on 1 and 68 DF,  p-value: 0.157

summary(Mayuato_ADI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Mayuato_ADI_Noche)
## 
## Residuals:
##       Min        1Q    Median        3Q       Max 
## -0.123495  0.001537  0.006478  0.010070  0.013578 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  8.602e+02  1.816e+03   0.474    0.637
## Dates       -5.330e-07  1.128e-06  -0.472    0.638
## 
## Residual standard error: 0.02112 on 86 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.002588,   Adjusted R-squared:  -0.00901 
## F-statistic: 0.2231 on 1 and 86 DF,  p-value: 0.6379

summary(Astilleros_ADI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Astilleros_ADI_Noche)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.25269 -0.01930  0.02823  0.05452  0.08260 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept)  1.265e+04  8.841e+03   1.431    0.157
## Dates       -7.861e-06  5.493e-06  -1.431    0.157
## 
## Residual standard error: 0.08442 on 68 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.02924,    Adjusted R-squared:  0.01496 
## F-statistic: 2.048 on 1 and 68 DF,  p-value: 0.157

graph_ADI_Tarde_puna + graph_ADI_Noche_puna +
  plot_annotation(title = 'ADI Puna')

summary(Acay_ADI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Acay_ADI_Tarde)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.37688 -0.02105  0.00170  0.04304  0.12944 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept) -1.130e+04  5.209e+03   -2.17   0.0321 *
## Dates        7.023e-06  3.236e-06    2.17   0.0320 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.07197 on 116 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.03901,    Adjusted R-squared:  0.03073 
## F-statistic: 4.709 on 1 and 116 DF,  p-value: 0.03204

summary(Cavernas_ADI_Tarde)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Cavernas_ADI_Tarde)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.08506 -0.01083  0.00387  0.02191  0.03593 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.844e+03  2.916e+03  -1.318    0.193
## Dates        2.390e-06  1.812e-06   1.319    0.192
## 
## Residual standard error: 0.0297 on 58 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.02913,    Adjusted R-squared:  0.01239 
## F-statistic:  1.74 on 1 and 58 DF,  p-value: 0.1923

summary(Acay_ADI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Acay_ADI_Noche)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.37688 -0.02105  0.00170  0.04304  0.12944 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)  
## (Intercept) -1.130e+04  5.209e+03   -2.17   0.0321 *
## Dates        7.023e-06  3.236e-06    2.17   0.0320 *
## ---
## Signif. codes:  0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
## 
## Residual standard error: 0.07197 on 116 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.03901,    Adjusted R-squared:  0.03073 
## F-statistic: 4.709 on 1 and 116 DF,  p-value: 0.03204

summary(Cavernas_ADI_Noche)

## 
## Call:
## lm(formula = ADI ~ Dates, data = Cavernas_ADI_Noche)
## 
## Residuals:
##      Min       1Q   Median       3Q      Max 
## -0.08506 -0.01083  0.00387  0.02191  0.03593 
## 
## Coefficients:
##               Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) -3.844e+03  2.916e+03  -1.318    0.193
## Dates        2.390e-06  1.812e-06   1.319    0.192
## 
## Residual standard error: 0.0297 on 58 degrees of freedom
## Multiple R-squared:  0.02913,    Adjusted R-squared:  0.01239 
## F-statistic:  1.74 on 1 and 58 DF,  p-value: 0.1923

Fig 12: Regresión lineal de los datos de ADI obtenidos para las dos locaciónes de Puna a partir de franjas horarias: Tarde (Izq) y Noche (Der). Aqui es posible inferir un comportamiento similar en ambas locaciónes. Si bien, los datos difieren entre Acay y Cavernas, ambas presentan un comportamiento similar, sin exponer variaciones entre franjas horarias.

A partir de una regresión lineal entre el total de los valores por región, los resultados arrojados informan un crecimiento de ACI mayor entre dia y noche para la región de Yungas que para las locaciones de Puna. En cuanto a el Indice de Diversidad Acústica (ADI), las regresiones lineales no permiten inferir resultados significativos.

#Graficadores de ACI
graph_ACI_Region <- Datos_region_ACI %>%
  mutate(franja_horaria = factor(franja_horaria)) %>%
  ggplot(aes(x = as.numeric(franja_horaria) - 1,
             y = ACI, color=region)) +
  geom_point(position = position_jitter(width = 0.15)) +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, fullrange = TRUE) +
  scale_x_continuous(breaks = c(0, 1), 
                     minor_breaks = c(0, 1),
                     limits = c(-0.2, 1.2),
                     labels = c("Dia", "Noche")) +
  labs(x = "Franja Horaria",
       y = "ACI")
graph_ACI_Region

Fig 13: Valores de ACI agrupador por región según franja horaria.

#T.Test de ACI

Dia_ACI_Yunga <- Datos_region_ACI %>% filter(franja_horaria=="Dia",region=="Yunga")
Noche_ACI_Yunga <- Datos_region_ACI %>% filter(franja_horaria=="Noche",region=="Yunga")
t.test(Dia_ACI_Yunga$ACI, Noche_ACI_Yunga$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Dia_ACI_Yunga$ACI and Noche_ACI_Yunga$ACI
## t = -10.254, df = 352.9, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.0536241 -0.7144935
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  244.6384  245.5224

Dia_ACI_Puna <- Datos_region_ACI %>% filter(franja_horaria=="Dia",region=="Yunga")
Noche_AC_Puna <- Datos_region_ACI %>% filter(franja_horaria=="Noche",region=="Yunga")
t.test(Dia_ACI_Puna$ACI, Noche_AC_Puna$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Dia_ACI_Puna$ACI and Noche_AC_Puna$ACI
## t = -10.254, df = 352.9, p-value < 2.2e-16
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -1.0536241 -0.7144935
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  244.6384  245.5224

#Graficadores de ADI

graph_ADI_Region <- Datos_region_ADI %>%
  mutate(franja_horaria = factor(franja_horaria)) %>%
  ggplot(aes(x = as.numeric(franja_horaria) - 1,
             y = ADI, color=region)) +
  geom_point(position = position_jitter(width = 0.15)) +
  geom_smooth(method = lm, se = FALSE, fullrange = TRUE) +
  scale_x_continuous(breaks = c(0, 1), 
                     minor_breaks = c(0, 1),
                     limits = c(-0.2, 1.2),
                     labels = c("Dia", "Noche")) +
  labs(x = "Franja Horaria",
       y = "ADI")
graph_ADI_Region

## Esto lo elimine porque no de de donde viene!
# Fig.ay <- Datos_region_ADI %>%
#   mutate(franja_horaria = factor(franja_horaria)) %>%
#   filter(lugar!="Cavernas") %>%
#   ggplot(aes(x = as.numeric(franja_horaria) - 1,
#              y = ADI, color=region,show.legend=FALSE)) +
#   geom_point(position = position_jitter(width = 0.15),show.legend=FALSE) +
#   ylim(0.5,2.3)+
#   geom_smooth(method = lm, se = FALSE, fullrange = TRUE,show.legend=FALSE) +
#   scale_x_continuous(breaks = c(0, 1), 
#                      minor_breaks = c(0, 1),
#                      limits = c(-0.2, 1.2),
#                      labels = c("Dia", "Noche")) +
#   labs(x = "Franja Horaria",
#        y = "ADI",title="Acay")
# 
# Fig.cnas <- Datos_region_ADI %>%
#   mutate(franja_horaria = factor(franja_horaria)) %>%
#   filter(lugar!="Acay") %>%
#   ggplot(aes(x = as.numeric(franja_horaria) - 1,
#              y = ADI, color=region)) +
#   geom_point(position = position_jitter(width = 0.15)) +
#   ylim(0.5,2.3)+
#   geom_smooth(method = lm, se = FALSE, fullrange = TRUE) +
#   scale_x_continuous(breaks = c(0, 1), 
#                      minor_breaks = c(0, 1),
#                      limits = c(-0.2, 1.2),
#                      labels = c("Dia", "Noche")) +
#   labs(x = "Franja Horaria",
#        y = "ADI",title="Cavernas")
# 
# Fig.ay | Fig.cnas

Fig 14`: Valores de ADI agrupados por región y Franja Horaria.

#T.Test de ADI

Dia_ADI_Yunga <- Datos_region_ADI %>% filter(franja_horaria=="Dia",region=="Yunga")
Noche_ADI_Yunga <- Datos_region_ADI %>% filter(franja_horaria=="Noche",region=="Yunga")
t.test(Dia_ADI_Yunga$ADI, Noche_ADI_Yunga$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Dia_ADI_Yunga$ADI and Noche_ADI_Yunga$ADI
## t = -2.0094, df = 312.36, p-value = 0.04535
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.0295160952 -0.0003105486
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  2.232703  2.247616

Dia_ADI_Puna <- Datos_region_ADI %>% filter(franja_horaria=="Dia",region=="Yunga")
Noche_ADI_Puna <- Datos_region_ADI %>% filter(franja_horaria=="Noche",region=="Yunga")
t.test(Dia_ACI_Puna$ADI, Noche_ADI_Puna$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Dia_ACI_Puna$ADI and Noche_ADI_Puna$ADI
## t = -7.1607, df = 234.19, p-value = 1.03e-11
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.2480378 -0.1410004
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  2.053097  2.247616

CONCLUSIÓN

Los datos expuestos sugieren que, en terminos generales ambos indices bioacústicos analizados son significativamente mayores en la región de Yungas que en la Puna. A partir del analisis estadistico, realizamos una correlación con las distribuciones normales correspondientes a la media y el desvio estandar en cada caso, con las graficas de densidad. Se corroboró que las resultantes, sin outliers, se asemejan a una curva gaussiana (distribución normal).

Haciendo mención a las locaciones especificas:
- Si bien Cavernas y Acay pertenecen a la misma región, es decir, mismo clima y area y los valores arrojado por el t-test no exponen una diferencia significativa (p = 0.08), Acay expone los valores mas disimiles, haciendo que Cavernas tenga mas relación con los indices obtenidos en Yungas que en Poma.
- Si bien, los valores arrojados en el T-test entre Cavernas y Mayuato exponen una diferencia significativa (p = 0.007), teniendo en cuenta las diferencias entre ambas regiones, eran esperables resultados mucho mas divergentes. Por lo tanto, no es un resoltado que nos permita inferir dicha diferencia. Vemos necesario realizar mas pruebas que permitan profundizar en el analisis.

Haciendo mención a las franjas horarias (Dia/Noche):
- El Indice de Distribución Acústica (ADI), expone un crecimiento notorio para Acay entre Dia y Noche, en comparación con el resto de las locaciones. A partir de la escucha de las resultantes sonoras, es posible atribuir dicha diferencia, a los fuertes vientos registrados en Acay. De hecho, el aumento durante la noche, está relacionada con el cese de fuertes vientos.
- El estudio de regresión lineal a partir del análisis del Indice de Complejidad Acústica (ACI), agrupando por regiones, arroja dos comportamientos divergentes entre Puna y Yunga. Partiendo de la hipótesis planteada, es observable que la región de la Puna se ciñe al comportamiento presuesto (mayor actividad biofona durante el día que en la noche), sin embargo, la región de Yungas, presenta un aumento en ACI durante la noche en comparación al día. Cotejando con las grabaciones de campo, notamos mayor actividad de anuros e insectos en esa franja horaria, sobre todo en Astileros.

Extracto de Astilleros:

Sentinel_Anuros

DISCUSIÓN

Por último, para cotejar que los cambios de actividad por franja horaria están fuertemente ligados a la región, realizamos un t-test aunando valores de Dia/Noche de todas las locaciones. Al realizar una regresión lineal observamos que las pendientes son opuestas, por lo que concluimos que no es recomendable inferir la actividad sonora por franja horaria sin tener en cuenta cada región. Asimismo creemos importante, para futuras investigaciones, considera la epoca del año, ya que estos registros fueron realizados en otoño y es muy factible que su actividad se vea considerablemten modificada en otras estaciones.

Dia_ACI <- Datos_region_ACI %>% filter(franja_horaria=="Dia")
Noche_ACI <- Datos_region_ACI %>% filter(franja_horaria=="Noche")
t.test(Dia_ACI$ACI, Noche_ACI$ACI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Dia_ACI$ACI and Noche_ACI$ACI
## t = -1.1403, df = 656.2, p-value = 0.2546
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.35575337  0.09436536
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  243.7186  243.8493

Dia_ADI <- Datos_region_ADI %>% filter(franja_horaria=="Dia")
Noche_ADI <- Datos_region_ADI %>% filter(franja_horaria=="Noche")
t.test(Dia_ADI$ADI, Noche_ADI$ADI)

## 
##  Welch Two Sample t-test
## 
## data:  Dia_ADI$ADI and Noche_ADI$ADI
## t = -0.71546, df = 642.9, p-value = 0.4746
## alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0
## 95 percent confidence interval:
##  -0.14540193  0.06774267
## sample estimates:
## mean of x mean of y 
##  1.718560  1.757389